智能工厂物流运营管理数字化与自调适 | 企业供应链系列

物流运营管理自调适是企业通过对流程、规则、关键指标、异常处理等进行标准化、实时化、透明化管理，对内部异常和外部变化的自主识别、监控、预警和自主纠错的决策和调适功能，是物流运营管理智能化的重要内容和特征。

图：某企业数字化逻辑模型

首先，建立物流标准化流程体系。将物流各环节核心流程进行梳理、优化和固化，建立流程框架，形成流程文件，编制各环节的操作指导书、作业路线图、指示图、指令表单等，“有人操作的地方就有标准可依”。对于智能工厂的数字化物流运营体系而言，物流标准化流程体系是整个制造物流的价值导向，它不仅仅是指导人们管理和运营的标准，更是过程数字化的基础逻辑和参数设计依据。在物流数字化迭代升级的过程中，原有的物流标准和流程未必适合，需要根据物流数字化需求重新梳理，走出原有的“手工运作”的思维定式。

图：某企业物流过程监控与预警模式

其次，建立物流运作过程实时监控系统。实时监控系统并不是简单的理解为将物流过程各个环节数据采集而已，而是需要在智能工厂先期规划的时候就设定其运营的数理逻辑，再依据其参数进行“数字化”，在运营的过程中采集数据，保证动态的与“标准数据”进行对比，从而分析其数据差异，将差异显示出来，给决策者提供预警情报，或者系统直接根据设定的变更条件进行自我反馈和调整 。在智能物流体系建设过程中，需要以公司整体战略目标为导向，以实现订单有效交付为原则，对物流环节进行关键指标、过程指标的梳理和识别，以此引导现场数据采集、数据逻辑及算法的规划和建设。过程中需要综合考虑准确性、及时性、完整性要求，设定相应的数据采集点、数据算法和系统开发，搭建物流控制塔，实现物流过程、风险预警、异常反馈、应急响应等的可视化管理，从而形成物流体系的自调适能力。

最后，建立物流风险和应急处理机制。分析物流各环节可能存在的风险和异常，制定风险管理和应急处理机制，梳理解决问题的流程、标准、时间、责任人、信息传递机制等，形成标准的风险及异常处理体系。当异常和紧急情况出现时，比如频繁的缺料、来料不良、插单和计划变动等，会造成极大的作业波动、占用工厂资源，导致工厂无法正常运转。因此要针对物流过程设计应急方案和流程，应急流程设计需要尽可能规避对正常运作的影响，通过有效的例外措施加以解决。比如企业引入自动化立库系统后，由于紧急插单、换线、急料等导致紧急物料需求时，从供应商端可直接到达产线，而不用经过自动化立库和输送链。特别值得注意的是，企业在建立各环节应急流程时，需要形成应急处理清单并确定负责人，在前期进行相关的演练，以备在异常出现时能从容应对。

智能工厂物流运营管理数字化和自调适能力建设，并不意味着整个供应链全部都是智能的，未来很长一段时间内，端到端的物流过程很难实现全面的智能化，在绝大多数行业，众多的供应商和客户管理还相对原始、粗放，有一个提升的过程。因此，对于供应链上所有的企业而言，比追求智能化更重要的是，必须重点关注和强化运营管理的提升，以确保过程的运作质量，从而实现对价值链条上智能工厂（比如链主企业）的有效运营。